Hướng dẫn nhanh API LLM không kiểm duyệt

Cài đặt SDK OpenAI tiêu chuẩn

Bắt đầu bằng cách thêm thư viện chính thức vào môi trường dự án của bạn. Điều này đảm bảo khả năng tương thích với các uncensored model mà không cần logic phân tích tùy chỉnh.

• Đối với Python: pip install openai
• Đối với Node.js: npm install openai

Các gói này xử lý tự động quá trình tuần tự hóa. Bạn không cần các thư viện định tuyến bên thứ ba hoặc các tiêu đề tùy chỉnh.

Cấu hình URL cơ sở và khóa API

Điểm client của bạn đến điểm cuối chuyên dụng để bỏ qua các nhà cung cấp tiêu chuẩn. Đặt URL gốc thành https://api.cheapestapikey.com/v1 và đưa khóa của bạn từ bảng điều khiển.

Xác thực dựa trên token bearer tiêu chuẩn. Truyền khóa độc nhất của bạn trong Authorization header hoặc qua đối tượng cấu hình SDK.

Gửi yêu cầu hoàn thành trò chuyện không kiểm duyệt đầu tiên của bạn

Thực hiện yêu cầu đến /v1/chat/completions endpoint với lời nhắc (prompt) bạn muốn. Mô hình chấp nhận các tham số chuẩn như temperature và top_p.

Mô hình không kiểm duyệt của chúng tôi xử lý các chủ đề người trưởng thành hợp pháp, hư cấu hoặc gây tranh cãi mà không bị từ chối.

Copycurl https://api.cheapestapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available endpoints"}]
  }'

Xử lý các phản hồi streaming và sử dụng token

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true để nhận các token theo thời gian thực. Mỗi chunk chứa văn bản một phần, và chunk cuối cùng bao gồm tổng số token đã sử dụng.

Phương pháp này giảm độ trễ cảm nhận cho các đầu ra lớn. Bạn có thể xử lý các đoạn khi chúng đến mà không cần chờ giới hạn đầy đủ 16,000 token.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Sử dụng gọi hàm và chế độ JSON

Cấu trúc các đầu ra của bạn cho các ứng dụng hạ lưu bằng cách sử dụng các công cụ hoặc định dạng JSON nghiêm ngặt. Xác định các hàm trong tools tham số và để mô hình chọn hành động tốt nhất.

Ngoài ra, hãy áp dụng dữ liệu có cấu trúc với response_format: {"type": "json_object"}. Điều này đảm bảo việc phân tích cú pháp nhất quán cho bot chat NSFW hoặc các tập lệnh tự động hóa của bạn.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheapestapikey.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Kiểm tra các mô hình và quản lý giới hạn

Truy vấn GET /v1/models để xác minh các điểm cuối có sẵn. Hệ thống của chúng tôi hỗ trợ ngữ cảnh 100.000 token và 300 yêu cầu mỗi phút.

Nếu bạn vượt quá giới hạn, bạn sẽ nhận được lỗi 429. Hãy đảm bảo khóa của bạn đang hoạt động và đã được nạp tiền, vì các lỗi như 401 cho biết thông tin xác thực không hợp lệ và 402 báo hiệu số dư không đủ.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.cheapestapikey.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);